Оптимальне співвідношення випадків та випадків у дослідженні контрольного випадку

10

Яке оптимальне співвідношення випадків / контрольних показників у дослідженні, що стосується випадку, Чому більшість підручників чи монографій припускають, що це більше 1? Чи може бути менше 1 (які недоліки?)? Дякую.

case-control-study

— KuJ
джерело

1

Цитати допоможуть у цьому питанні

6

Як говорить @EpiGrad - оптимального співвідношення немає, оскільки в іншому випадку всі користуються ним. Я пропоную вам вирішити це питання, дивлячись на вартість контролю та вартість справи.

Справи

Підставою для дослідження контрольного випадку є те, що ви хочете вивчити рідкісні результати (рак, повторні операції тощо). Будучи рідкісною вашою проблемою є те, що пошук цих пацієнтів є основною вартістю.

Управління

В основному контроль є будь-хто без захворювання, і тому у вас їх є безліч. Знайти ще 10 елементів управління зазвичай не так вже й складно.

Статистика

Те, що ви хочете побачити, - це те, що у вас є різниця між двома вивченими зразками, як у випадку нижче:

Рівна кількість пацієнтів із значимістю

Якщо ви думаєте, що опинитеся в ситуації, коли не можете побачити різницю, яку вам потрібно збільшити, кількість пацієнтів. Іншими словами, у вас така ситуація:

Рівна кількість пацієнтів, але без різниці

Що ви хочете змінити, залучаючи до цієї групи більше пацієнтів з однієї групи:

Нерівноцінна кількість пацієнтів із значимістю

Статистика дуже проста, ви отримуєте більшу владу, маючи групи однакового розміру. Оскільки зазвичай ви перебуваєте в ситуації, коли ви не можете знайти більше пацієнтів у групі рідкісних результатів, ви хочете збільшити кількість пацієнтів контрольної групи. Центральна гранична теорема дає, що з кривої звичайної задається цим простим рівнянням:

$SE = \frac{SD}{\sqrt{n}}$

SE = стандартна помилка (стандартне відхилення розподілу вибірки середнього)
SD = стандартне відхилення вашої вибірки
n = кількість пацієнтів у вашій вибірці

Як бачимо, вплив на ширину кривої, яку має кожна досліджувана людина, зменшується, як визначено . Це дає можливість оптимального співвідношення, коли ви отримуєте максимум часу і зусиль, які витрачаєте на вербування пацієнтів / контрольних закладів. $\sqrt{n}$

У дослідженнях контрольного випадку важливо, що ви повинні докладати стільки ж зусиль до контролю, скільки і пацієнтів. Наприклад, ви не можете самостійно опитати цікаві випадки, відправляючи студента поговорити з контрольними. Визначення правильної сукупності джерел також може бути досить складним завданням.

— Макс Гордон
джерело

Більшість людей будуть більш знайомі з простим рівнянням у цій формі:

S Е = \frac{S D}{\sqrt{н}}

$SE=\frac{SD}{\sqrt{n}}$ де SE - стандартна помилка ; SD - це стандартне відхилення (для вашої вибірки); & n - кількість пацієнтів.

— gung - Відновіть Моніку

@gung, ти маєш рацію. Я змінив так, що тепер відповідає стандартній номенклатурі.

— Макс Гордон

3

Не обов’язково є оптимальне співвідношення дослідження з контролем випадків, інакше це було б саме ми. Взагалі, я стверджую, що більш високе відношення контролю до справ призводить до більшої потужності дослідження, хоча ціною більш дорогого дослідження. Одного разу я провів аналіз серії досліджень, що займаються контролем випадків, вкладених у когортне дослідження. Точність оцінок різко зросла, використовуючи 2 або 3 контролі на кожен випадок, але потім виплата почала нівелюватись.

Це може бути щось варте оцінити на етапі планування дослідження за допомогою моделювання.

— Фоміт
джерело